http://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/6132937.html

loss是训练集的损失值,val_loss是测试集的损失值 以下是loss与val_loss的变化反映出训练走向的规律总结: train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化) train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset) train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学

最近打算总结一下这部分东西,先记录留个脚印.

目录 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 一. 论文简介 将目标检测Loss和评价指标统一,提升检测精度.这是一篇挺好的论文,下面会将其拓展到其它领域. 主要做的贡献如下(可能之

目录 Anchor-Free综述 一. CornerNet 1.1 概述 1.2 模块介绍 1.2.1 Heatmap 1.2.2 Offset 1.2.3 Grouping Corners 1.2.4 Corner Pooling 1.3 总结 二. CenterNet 2.1 概述 2.2 Center-Regression 三. FCOS 3.1. 概述 3.2. 模块介绍 3.2.1 论文思路简介 3.3.2 回归形式 3.3 参考文献 四 ATSS 五.GFLV1 5.1. 论文简介

在上一篇文章:机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 中,对PageRank算法的原理和过程进行了详细的介绍,并通过一个很简单的例子对过程进行了讲解.从上一篇文章可以很快的了解PageRank的基础知识.相比其他一些文献的介绍,上一篇文章的介绍非常简洁明了.说明:本文的主要内容都是来自“赵国,宋建成.Google搜索引擎的数学模型及其应用,西南民族大学学报自然科学版.2010,vol(36),3”这篇学术论文.鉴于文献中本身提供了一个非常简单容易理解和入门的案例,所以本文就使

一.paramiko模块有什么用? paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接.由于使用的是python这样的能够跨平台运行的语言,所以所有python支持的平台,如Linux, Solaris, BSD, MacOS X, Windows等,paramiko都可以支持,因此,如果需要使用SSH从一个平台连接到另外一个平台,进行一系列的操作时,比如:批量执行命令,批量上传文件等操作,paramiko是最佳工具之一. 目前新的版

[背景] 5.6.4以后时间类型(TIME,DATETIME,TIMESTAMP)支持微秒 DATETIME范围 :'1000-01-01 00:00:00.000000' to '9999-12-31 23:59:59.999999' TIMESTAMP范围: values is '1970-01-01 00:00:01.000000' to'2038-01-19 03:14:07.999999' 1) 5.6 支持指定小数精度 use test CREATE TABLE fractest(

一.paramiko模块有什么用? paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接.由于使用的是python这样的能够跨平台运行的语言,所以所有python支持的平台,如Linux, Solaris, BSD, MacOS X, Windows等,paramiko都可以支持,因此,如果需要使用SSH从一个平台连接到另外一个平台,进行一系列的操作时,比如:批量执行命令,批量上传文件等操作,paramiko是最佳工具之一. 目前新的版

在实现提取水印的过程中,遇到了一些问题 首先还是根据论文中的思路来梳理一下整个提取流程 读入两个模型,一个原始模型ori_mesh, 一个水印模型wm_mesh. 将两个模型对齐(即放在同一个坐标系下) 分别计算两个模型的频谱系数,记ori_mesh频谱系数为Rs, Rt, Ru, 记wm_mesh的频谱系数为wRs, wRt, wRu. 根据下式计算Qj 再根据下式计算出嵌入水印的符号,这里相当于得到的是嵌入的水印b',只是记为了aj 最后根据下式得出原始水印序列b 根据上述步骤,我一开始的想

正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码并给出单次测试例程代码 测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 信号稀疏度K与重构成功概率关系曲线绘制例程代码   参考来源:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45130793 参考文献:Joel A. Tropp and Anna C. Gilbert. Signal Recovery From Random Measurements Via Orthogonal Matching Pu

上一步建立好模型之后,现在就可以训练模型了. 主要代码如下: import sys #将当期路径加入系统path中 sys.path.append("E:\\CODE\\Anaconda\\tensorflow\\Kaggle\\My-TensorFlow-tutorials-master\\01 cats vs dogs\\") import os import numpy as np import tensorflow as tf import input_data import

1.默认状态下,matlab显示精度是short型,而默认的计算精度是double型,并且显示精度与计算精度没有关系. 2. 一只失明的猫的问题:注意方法! 3.给数组预分配空间是基本的高效编程准则之一.如果不预先分配内存具体的动态扩充数组内存的实现方式如下: 如果预分配空间,则只将新添加的值放入连续的内存中,而不会将整个数组重新分配空间. 4.matlab也可以使用window命令,只需要在系统命令前加!或者dos:例如!shutdown -s 会关闭电脑,这样可以想到,我们可以用matlab

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文:   An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot

有一天,师姐问我,epoch和iteration有什么区别?我一时语塞,竟然遍寻百度而不得,最后在stackoverflow上找到一个我认为比较靠谱的答案,虽然它不是最高票,但是是最好理解的,深得我心.原答案在此: http://stackoverflow.com/questions/4752626/epoch-vs-iteration-when-training-neural-networks 简单起见,我用自己的语言描述一下: epoch——使用整个训练样本集传播一次,一次传播 = 一次前向

// 请注明出处:http://blog.csdn.net/BonChoix,谢谢~) 切线空间(Tangent Space) 切换空间,同局部空间.世界空间等一样,是3D图形学中众多的坐标系之一.切换空间最重要的用途之一,即法线映射(Normal Mapping).关于法线映射的细节,将在下一篇文章中详细介绍.但在学习法线映射之前,深刻地理解切换空间非常重要.因此借这一篇文章来学习下它,以为后面学习法线映射.视差映射(Parallax Mapping).Displacement Mapping

大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体.媒体.机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可. 作者:Jason Brownlee 译者:Claire 于丽君 璐璐畅 校对:孙强 罗双英 在研究机器学习中,理论在其整个自上而下方法中试用于哪里呢? 在传统的机器学习教学中,丰富的数学理论知识对于理解机器学习是至关重要的,我的机器学习教学方法通常是教你如何端对端解决问题以及传输结构. 所以此方法哪里要用到理论知识了呢? 在此帖中你将了解我们是如何理

引言 这篇论文深刻分析了one-stage的模型精度比two-stage更差的原因,并提出Focal Loss提高精度. 思路 在论文中,作者指出,造成one-stage模型精度差的原因主要是:正负样本极不平衡.一张图片只有那么几个目标,但是用来分类的Anchor Box却能达到几千个,大量的样本都是负样本,而且大多数负样本都是容易分类的简单样本,这些简单样本的loss虽然低但是凭借着数量众多,能对loss有很大的贡献.因此分类器只用无脑判负也能达到不错的效果. 作者提出的Focal Loss能

链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/48589754 三维扫描仪有三个误差来源: ● 线性误差(激光雷达部分/LARA) ● 测距噪声(激光雷达部分/LARA) ● 测角误差(机械偏转部分) 它的硬件包括两个部分 1.激光雷达系统(The LAser RAdar system/LARA),它的作用是发射激光,测量激光飞行时间,计算被测物体的距离. 2.机械偏转系统(The Mechanical Deflection System),它的作用是引导激光束的发射方向.偏转

梯度下降 一.亲手实现“梯度下降” 以下内容其实就是<手动实现简单的梯度下降>. 神经网络的实践笔记,主要包括: Logistic分类函数 反向传播相关内容 Link: http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 中文版: http://www.jianshu.com/p/0da9eb3fd06b 1. 生成训练数据 由“目标函数+随机噪声”生成. import numpy as np i

文章转载自:http://www.sunyouqun.com/2017/04/page/3/ 链路层LL(Link Layer)是协议栈中最重要的一层. 链路层的核心是状态机,包含广播.扫描.发起和连接等几种状态,围绕这几种状态,BLE设备可以执行广播和连接等操作,链路层定义了在各种状态下的数据包格式.时序规范和接口协议. 对于广播行为,链路层根据其可连接性,可扫描性,定向性三个维度定义了多种不同类型广播事件,相应的扫描行为和连接行为根据广播包的类型区分处理.连接过程涉及复杂的时序过程,利用连接